Impact of Cardiac Implantable Electronic Device Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current understanding of the impact of cardiac implantable electronic device (CIED) infection is based on retrospective analyses from medical records or administrative claims data. The WRAP-IT (Worldwide Randomized Antibiotic Envelope Infection Prevention Trial) offers an opportunity to evaluate the clinical and economic impacts of CIED infection from the hospital, payer, and patient perspectives in the US healthcare system. METHODS: This was a prespecified, as-treated analysis evaluating outcomes related to major CIED infections: mortality, quality of life, disruption of CIED therapy, healthcare utilization, and costs. Payer costs were assigned using medicare fee for service national payments, while medicare advantage, hospital, and patient costs were derived from similar hospital admissions in administrative datasets. RESULTS: =0.004) and did not normalize for 6 months. Disruptions in CIED therapy were experienced in 36% of infections for a median duration of 184 days. Mean costs were $55 547±$45 802 for the hospital, $26 867±$14 893, for medicare fee for service and $57 978±$29 431 for Medicare Advantage (mean hospital margin of -$30 828±$39 757 for medicare fee for service and -$6055±$45 033 for medicare advantage). Mean out-of-pocket costs for patients were $2156±$1999 for medicare fee for service, and $1658±$1250 for medicare advantage. CONCLUSIONS: This large, prospective analysis corroborates and extends understanding of the impact of CIED infections as seen in real-world datasets. CIED infections severely impact mortality, quality of life, healthcare utilization, and cost in the US healthcare system. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov Unique Identifier: NCT02277990.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».